灰聚类分析及其应用研究

经典的聚类分析方法在统计时需要事先设置参数，而在没有先验知识情况下，确定这些参数比较困难。为此，提出一种全新的灰聚类分析方法并完整地定义了其数学模型。该方法不再受样本输入次序的限制，不再需要事先确定参数。通过仿真实验，证明了该方法具有较好的抗噪音的能力，能有效地避免人为因素对聚类结果的影响，能使聚类的结果更客观、准确。将该方法运用于股票数据分析中，实验结果表明，该分析结果能为投资者提供一定价值的决策意见，具有一定的实用价值。